缓存结构GPU矩阵乘法算法的自动优化.pdf

本文主要探讨了在Fermi架构的GPU上，如何利用CUDA对矩阵乘法算法（GEMM，General Matrix Multiply）进行自动优化，以充分利用GPU的缓存结构提高数据访问效率，解决性能依赖于算法参数的不可预测性问题。Fermi架构的GPU在2014年的背景下，因其增强的双精度浮点性能、改进的缓存系统和更多资源，为高性能计算提供了新的可能性。 矩阵乘法在许多科学计算和图形处理应用中扮演着核心角色，尤其是在大规模并行计算中。CUDA是一种由Nvidia公司提供的编程模型，允许程序员直接利用GPU的并行计算能力，从而加速计算密集型任务。在Fermi架构中，GPU的L1和L2缓存设计对于提高数据访问速度和减少内存延迟具有重要意义。 文章指出，尽管缓存可以提升处理器的数据访问局部性，但同时也使得代码性能对算法参数的依赖变得复杂且难以预测。这可能导致性能优化的困难，因为不同的参数设置可能产生显著的性能差异。为了解决这个问题，作者提出了自动优化技术，它能够自动化地调整算法参数，以适应GPU的特定缓存结构和硬件特性，从而达到最佳性能。 在实验部分，作者实现了自动优化的SGEMM（单精度）和DGEMM（双精度）代码，并在Tesla C2050 GPU上进行了测试。结果显示，自动优化后的SGEMM和DGEMM代码分别达到了563GFLOPS和253GFLOPS的性能，这是未进行二进制级别优化的结果。这意味着，通过自动优化，即使不深入到低级的二进制代码层面，也能实现显著的性能提升。 关键词：GPU编程、矩阵乘法、自动优化、GEMM模板，强调了本文的核心内容。自动优化是解决GPU计算性能优化的关键技术，特别是在处理复杂的矩阵运算时，能够提高代码的普适性和性能。GEMM模板则提供了一种通用的框架，用于处理不同精度的矩阵乘法。 总结来说，这篇论文展示了如何利用CUDA和自动优化技术在Fermi架构的GPU上高效地执行矩阵乘法。通过对缓存结构的理解和优化，以及自动调整算法参数，可以显著提高计算效率，这对于大数据处理和高性能计算领域具有重要的实践价值。